[디지털비즈온 김맹근 기자] 헬스케어 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. IBM에 의하면 세계 16,000개 병원이 환자 데이터를 수집 하고 있다고 하며, 80%의 헬스케어 데이터는 텍스트나 이미지, 영상과 같은 비구조화 데이터라고 한다. 전 세계 490만명의 환자가 원격모니터링 디바이스를 사용하고 있으며, 원격모니터링 디바이스를 사용하는 환자 가 최근 5년 년평균 18%의 증가율을 보이고 있다고 한다.
개별 환자모니터링장비는 평균 초당 1,000개의 수치를 측정하고 있으며, 이는 환자 1인당 하루에 86,400개 수치가 생성되는 것을 뜻한다. 이렇게 생성된 헬스 케어 빅데이터의 크기는 미국 국회도서관에 의하면 약 370 TB에 달한다고 한다.
빅데이터와 머신러닝의 의료분야의 혁신
빅데이터와 머신러닝 기술이 결합된 스마트 의료기기는 보다 효과적이고 개인화된 솔루션을 제공함으로 서 질병예방, 진단 및 치료 등의 의료분야의 혁신을 가져올 것으로 전망된다.
General Electric Company는 2015년 외부행사에서 GE가 앞으로 더욱 의료분야에 집중할 뜻을 밝히면서 “보이지 않은 것을 보이게(Make the Invisible, Visible)”란 모토와 같이 GE가 의료분야 혁신에 앞장설 것이라고 전망하였다. 이를 접한 청중들은 SF영화 프로메테우스에서 나온 미래의 의료 디바이스 Medpod 개발을 GE가 목표로 하고 있음을 알게 되었다.
미국 “인리틱”은 각종 의학 영상자료를 토대로 환자의 암세포를 식별하고 5년 이내 완치율, 사망률 등을 알려준다. 인리틱의 스마트 의료기기가 방사선 전문의 보다 더 정확하게 악성 폐종양을 찾아낼 수 있다는게 인리틱의 주장이다. 또한 미국 “23andMe”는 의사의 도움 없이 99달러 비용으로 개인 유전자 분석을 통해 질병 가능성 등 250여개의 의료정보를 제공하는 서비스를 출시했다.
시카고아동병원(CMH: Children's Memorial Hospital in Chicago)은 뇌종양 연구소 책임자인 Eric Bremer 박사의 주도로 뇌종양 gene-expression 데이터베이스 및 진단시스템을 구축하여 아동 뇌종양 진단 및 치료방법에 관하여 가장 성공적인 병원으로 평가 받고 있다.
시카고 아동병원의 뇌종양 진단시스템은 뇌종양 표본 1개당 7,000~30,000개의 측정치를 축적하고 머신러닝 기술을 접목하여 뇌종양을 분류하고, 뇌종양 관련 의 학논문에 텍스트 마이닝 기술을 접목하여 뇌종양과 유전자 관계패턴을 도출하여, 243개 인공신경망 예측모 델로 구성된 뇌종양 진단시스템이다.
UNC 헬스케어 (University of North Carolina Health Care)는 비영리 통합 의료기관으로 매년 37,000명 이상의 환자를 수용하는 최첨단 시설로 고품질의 의료서비스를 제공한다. UNC 헬스케어는 데이터분석을 통한 통찰력 확보를 위해 IBM의 텍스트 분석 서비스를 도입하여서 정형데이터 및 비정형데이터를 모두 분석 하여 환자들의 입원 원인을 사전에 파악하여 환자 재입원 비용을 줄이는데 활용하였다.
스마트폰과 웨어러블 디바이스의 보급과 함께 태생한 모바일헬스
스마트폰 및 다양한 센서 등의 발전에 따라 이제는 개인의 다양한 건강/의료 데이터가 측정되기 시작했 다. 단순히 걸음 수, 활동량, 체지방률 등뿐만 아니라 체온, 혈압, 혈당, 심박수, 심전도, 산소포화도 등의 중 요한 의료데이터도 다양한 모바일 디바이스와 스마트폰으로 실시간으로 연속적으로 측정할 수 있게 된 것 입니다.
2014년 6월 2일 애플은 아이폰의 새로운 운영체제 iOS8을 발표하면서 디지털헬스케어 플랫폼 HealthKit과 어플리케이션 Health를발표하였다. 헬스케어 관련 개발자를 위한 플랫폼인 HealthKit 및 일반 사용자들을 위 한 대쉬보드 어플리케이션인 Health를 통해 외부의 3 rd party 개발사들의 각종 헬스케어 웨어러블 디바이스 및 스마트 의료기기들이 하나의 플랫폼에서 통합적으로 관리될 수 있게 되었다.
애플은 디지털 핼스케어 플래폼인 Health를 통해서 웨어러블 디바이스 및 휴대용 의료기기와 기존 병원의 의료시스템까지 통합하고자 Mayo Clinic과 협력을 하고 있다. Mayo Clinic은 1889년에 설립된 병원으로 매년 1.2백만명의 환자들이 방문하는 대형병원으로 디지털 헬스케어 분야의 혁신을 발 빠르게 받아들이고 있으며, 아이폰 기반의 의료 어플리케이션 Better와 파트너십을 통해 환자에게 원격의료서비스를 제공하고 있다.
애플은 미국전역에 1억명 이상의 환자에게 서비스되고 있는 미국 최대 EMR 회사인 Epic과 제휴하고 있는데, 스탠퍼드 병원, 존스홉킨스 의대, 클리블렌드 클리닉등 총 22개 유명병원들이 Epic의 EMR을 채택하고 있다. Epic은 MyChart라는 스마트폰 기반의 EMR/PHR 앱을 출시한바 있다는데, 이 MyChart 어플리케이션을 통해 환자들은 자신의 진료정보를 볼 수 있고, 의사들과 연락할 수 있으며 병원 예약관리 등 다양한 기능을 활용할 수 있다.
웨어러블 디바이스를 활용한 모바일헬스의 영역은 달리기와 걷기등과 같은 운동량 추적은 물론이고 음식 식단조절기능, 체중감량 어드바이스, 신체상태에 따른 운동지도, 기초체온관리, 수면패텬 분석 및 조언, 혈압 관리를 통한 스트레스 조절, 복약남용 및 부작용 방지에 이르기 까지 매우 다양하다. 또한 이와 같은 개인 건강정보는 의료기관의 의료정보시스템과 결합되면 자연스럽게 디지털 헬스케어 영역으로 확장될 수 있다.
국내에서도 보건복지부에서 고혈압 만성질환 집중관리 모델을 개발하고 이를 모바일헬스로 연결시키고자 하는 노력을 하고 있다. 만성질환의 지속적・체계적・효율적인 집중관리를 위한 투약순응도 및 조절율 예측을 위해 만성질환 중 고혈압을 대상으로 하여 투약순응도 관리모델과 조절율 관리모델로 구분, 세부적으로 대상자 유형별 특성을 파악하여 사전에 관리하기 위한 예측모델을 각각 개발하였다.
결론적으로 Healthcare분야에서 빅데이터와 머신러닝의 활용은 이제 더 이상 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있다. 선진국에서는 이미 이점을 간과하지 않고 집중투자를 하고 있으며 GE, IBM, Apple, Intel 등의 글로벌 IT기업 들도 앞을 다투어 이 분야에 대한 연구개발 및 실무적용에 열을 올리고 있다.
대국민의 의료복지 수준을 획기적으로 개선하고 문화 컨텐츠 한류에서 시작한 브랜드 코리아를 의료 분야로 확장시키기 위해서라도 헬스케어 빅데이터와 머신러닝에 많은 관심과 연구 및 투자가 이루어져야 한다고 생각한다.